2026 开源大模型五国杀：Qwen 3.6 vs Gemma 4 vs Llama 4 vs GLM-5.1 vs DeepSeek V4

2026 年 4 月，开源 AI 史上最卷的一个月。阿里 Qwen 3.6、Google Gemma 4、Meta Llama 4、智谱 GLM-5.1、DeepSeek V4 同场竞技，每一家都在抢"最强开源模型"的标签。

不谈情怀，只看数字。本文从编码、推理、上下文、自建成本、许可协议、Agent 能力六个维度，把五款模型拉到一起打擂台。

文章目录

• 五个选手，五个故事
• MoE 效率革命
• 编码能力：SWE-bench 全明星赛
• 推理能力：数学竞赛级别的较量
• 上下文窗口：10M token 的军备竞赛
• 许可协议：谁是真开源
• 自建成本：一张 4090 能跑什么
• API 价格对比
• Agent 能力：2026 年的真正战场
• 决策框架：你该选哪个

五个选手，五个故事

模型	实验室	总参数	激活参数	许可协议
Qwen 3.6-35B-A3B	阿里巴巴	35B	3B	Apache 2.0
Gemma 4-31B	Google	31B	31B（Dense）	Apache 2.0
Llama 4 Scout	Meta	109B	17B	自定义（700M MAU）
Llama 4 Maverick	Meta	400B	17B	自定义（700M MAU）
GLM-5.1	智谱 AI	754B	~45B	MIT
DeepSeek V4	DeepSeek	~1T	~37B	自定义

五家模型，五种架构，五种哲学。

MoE 效率革命

一个明显的趋势：除了 Gemma 4-31B，所有模型都用了 MoE（Mixture-of-Experts）。

Qwen 3.6-35B-A3B 的稀疏比最激进——35B 总参数只激活 3B。这意味着它可以在消费级硬件上跑，而性能不输参数量大 10 倍的模型。

各家的 MoE 策略有差异：

• Qwen 3.6：256 专家 MoE + 混合注意力（Gated DeltaNet + Gated Attention），还有多 Token 预测训练
• Llama 4 Scout：16 专家，109B 总参数，交替 Dense+MoE 层
• Llama 4 Maverick：128 专家，400B 总参数
• GLM-5.1：754B MoE，用华为昇腾芯片训练，600+ 迭代优化循环
• DeepSeek V4：~1T 参数 MoE + Engram 条件记忆模块，支持 338 种编程语言

编码能力：SWE-bench 全明星赛

Benchmark	Qwen 3.6 35B	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	GLM-5.1	DeepSeek V4
SWE-bench Verified	73.4%	52.0%	~65%	~78%	83.7%
SWE-bench Pro	49.5%	35.7%	—	58.4%	~55%
Terminal-Bench 2.0	51.5%	42.9%	—	—	—
LiveCodeBench v6	80.4%	80.0%	—	—	—
HumanEval	—	—	—	—	90.0%
NL2Repo	29.4%	15.5%	—	42.7%	—

几个关键发现：

DeepSeek V4 原始分数最高——83.7% SWE-bench Verified + 90% HumanEval，但它是万亿参数模型，自建需要 16 张 H100。

GLM-5.1 统治最难 benchmark——SWE-bench Pro 58.4%，超过 GPT-5.4（57.7%）和 Claude Opus 4.6（57.3%）。NL2Repo 42.7% 同样领先。

Qwen 3.6 性价比碾压——73.4% SWE-bench Verified，只有 3B 激活参数。用 Gemma 4-31B 十分之一的计算量，打出了更高的分数。

Gemma 4 竞赛编码强但工程能力弱——LiveCodeBench 80.0%（和 Qwen 3.6 持平），但 SWE-bench 只有 52.0%。

推理能力：数学竞赛级别的较量

Benchmark	Qwen 3.6 35B	Gemma 4 31B	GLM-5.1	DeepSeek V4
GPQA Diamond	86.0%	84.3%	—	—
MMLU-Pro	85.2%	85.2%	—	92.8%
AIME 2026	92.7%	89.2%	95.3%	99.4%
HMMT Feb 2026	83.6%	77.2%	—	—

DeepSeek V4 在数学推理上断层领先（AIME 99.4%），GLM-5.1 紧随其后（95.3%）。但值得注意的是 Qwen 3.6 以 3B 激活参数拿到了 92.7% AIME——用万分之一的算力做到了前沿水平的 93%。

上下文窗口：10M token 的军备竞赛

模型	上下文窗口	最大输出
Qwen 3.6-35B-A3B	262K（可扩展至 1M）	65,536
Gemma 4-31B	256K	8,192
Llama 4 Scout	10,000,000	—
GLM-5.1	200K	—
DeepSeek V4	1,000,000	—

Llama 4 Scout 的 10M token 上下文是独一档的存在——足够把整个大型代码库塞进一次 prompt。但上下文大不等于有用，检索准确率更关键。Scout 在 8M token 内保持 95%+ 检索准确率，到 10M 极限降到 89%。

Qwen 3.6 Plus 和 DeepSeek V4 都支持 1M，覆盖绝大多数实际场景。Gemma 4 的 256K 对一般任务够用，但做仓库级分析有局限。

许可协议：谁是真开源

这是很多人忽略但至关重要的维度：

真开源（OSI 合规）：
- Qwen 3.6 — Apache 2.0，无限制
- Gemma 4 — Apache 2.0，无限制
- GLM-5.1 — MIT，无限制

开放权重但有限制：
- Llama 4 — 自定义许可，700M 月活上限，超量需 Meta 审批
- DeepSeek V4 — 自定义许可，商用允许但有特定限制

对于需要无限制商用的创业公司和大型企业，Qwen 3.6、Gemma 4、GLM-5.1 是最安全的选择。Llama 4 的 700M MAU 限制对大多数公司不构成问题，但天花板确实存在。

自建成本：一张 4090 能跑什么

模型	FP16 显存	INT4 显存	最低 GPU
Qwen 3.6-35B-A3B	~70 GB	~18 GB	1× RTX 4090（INT4）
Gemma 4-31B	~62 GB	~16 GB	1× RTX 4090（INT4）
Gemma 4-26B-A4B	~52 GB	~14 GB	1× RTX 4090（INT4）
Llama 4 Scout	~220 GB	~55 GB	2× A100 80GB
Llama 4 Maverick	~800 GB	~200 GB	8× A100 80GB
GLM-5.1	~1.5 TB	~380 GB	8× H100 80GB
DeepSeek V4	~2 TB	~500 GB	16× H100 80GB

只有 Qwen 3.6-35B-A3B 和 Gemma 4-26B-A4B 能在单张消费级 GPU 上以量化方式跑前沿级性能。

用 AWS 算账：一台 g5.2xlarge（1× A10G 24GB）约 $1.21/hr，能跑 INT4 Qwen 3.6。而 GLM-5.1 和 DeepSeek V4 需要多节点 GPU 集群，成本 $20-50+/hr。

API 价格对比

模型（API）	输入/百万 Token	输出/百万 Token	平台
Qwen 3.6 Plus（预览）	$0.00	$0.00	OpenRouter（免费）
Qwen 3.6 Plus（付费）	~$0.29	~$1.65	阿里百炼
Gemma 4-31B	$0.15	$0.60	Google AI Studio
Llama 4 Maverick	$0.20	$0.60	Together AI
GLM-5.1	~$0.50	~$2.00	智谱 API
DeepSeek V4	~$0.30	~$1.20	DeepSeek API

Qwen 3.6 Plus 目前在 OpenRouter 上免费预览，1M 上下文 + 78.8% SWE-bench，零成本尝鲜。Gemma 4-31B 的 API 定价最低（$0.15/$0.60），Google 背书稳定性有保障。

Agent 能力：2026 年的真正战场

编码和推理是基础，Agent 能力才是 2026 年的前沿战场。

Qwen 3.6：
- 原生 function calling
- preserve_thinking 支持 Agent 循环
- 始终在线的思维链
- MCPMark：37.0%
- 兼容 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code

Gemma 4：
- 原生 function calling
- 思维摘要（上下文管理）
- MCPMark：18.1%（五款中最低）
- 多步工具链表现较弱

GLM-5.1：
- 单次会话 6,000+ 工具调用
- 600+ 迭代优化循环
- 8 小时自主搭建 Linux 桌面
- 长周期 Agent 任务最强
- 兼容 Claude Code、OpenCode

DeepSeek V4：
- Engram 条件记忆（跨会话持久化）
- 338 种编程语言
- 原生多模态生成（文本+图像+视频）
- 自建门槛极高

决策框架：你该选哪个

没有"最好的模型"，只有"最适合的模型"。

自建编码 Agent（消费级硬件）

Qwen 3.6-35B-A3B。73.4% SWE-bench，3B 激活参数，一张 RTX 4090 就能跑，Apache 2.0 无限制。本次对比中性能功耗比最强。

最大编码能力（API 调用）

DeepSeek V4。83.7% SWE-bench Verified，90% HumanEval。前沿级 API 定价也合理（$0.30/$1.20）。万亿参数不是问题，调用 API 时你不需要关心。

长周期自主任务

GLM-5.1。SWE-bench Pro 第一（58.4%），600+ 迭代循环 + 6000+ 工具调用。MIT 许可，自主任务的天花板最高。

超大上下文（整仓库分析）

Llama 4 Scout。10M token 上下文，8M 内 95%+ 检索准确率。代码仓库级别的分析任务独一档。

多模态 + 边缘部署

Gemma 4。原生视觉+音频，E2B 变体可跑在手机上，Apache 2.0。TensorFlow、JAX、PyTorch 生态支持最完善。

零成本尝鲜

Qwen 3.6 Plus（预览）。OpenRouter 免费预览，1M 上下文，78.8% SWE-bench，始终在线推理。不花一分钱就能体验前沿级能力。

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2026 年 4 月的开源大模型格局已经非常清晰：MoE 是共识，稀疏比是核心效率指标，Agent 能力是下一个战场。选模型不看谁跑分最高，看你的硬件预算、延迟容忍度和部署场景。跑分是实验室的事，落地才是你的事。

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作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代
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